深度逆強化學習於資訊軌跡規劃;Deep Inverse Reinforcement Learning for Informative Path Planning

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題名:	深度逆強化學習於資訊軌跡規劃;Deep Inverse Reinforcement Learning for Informative Path Planning
作者:	曾國師
貢獻者:	國立中央大學數學系
關鍵詞:	資訊軌跡規劃;深度逆強化學習;遷移學習;次模性;壓縮感測;Informative path planning;deep inverse reinforcement learning;transfer learning;submodularity;compressed sensing
日期:	2021-12-21
上傳時間:	2021-12-23 14:41:32 (UTC+8)
出版者:	科技部
摘要:	台灣社會目前面臨少子化與高齡化的問題，也危及工業與農業的永續經營。人工智慧技術成為一種解決方案，例如無人機搜尋受感染的植物與搜尋建築物裂縫。雖然無人機的市場需求日益增加，但大部分的無人機仍需要由人操控，若本計畫的資訊軌跡規劃技術研發與專利佈局成功，可為台灣的人工智慧產業搶攻無人飛行機市場。根據研究指出未來幾年內的無人飛行機產業產值超過一兆新台幣。例如高勝研究預測2016-2022年產值約為3兆新台幣[1]。Reference:[1]http://www.goldmansachs.com/our-thinking/technology-driving-innovation/drones/
關聯:	財團法人國家實驗研究院科技政策研究與資訊中心
顯示於類別:	[數學系] 研究計畫

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